[发明专利]一种基于SiPLS的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法

说明书

本发明公开了一种基于SiPLS的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法，包括：采用X‑Y残差分析法对异常样本进行了剔除，运用经典Kennard‑Stone法对校正集及预测集样本进行了选取，利用二阶导数对近红外光谱进行了预处理优化，采用SiPLS法将光谱划分为25个子区间，利用其中的第3、9、18、20号4个子区间联合建立了大米中水分模型，校正集决定系数为0.9573，校正集均方根误差为0.3886。利用40个验证集样品对定标模型进行了验证，预测相关系数达0.9625，平均预测回收率为100.27％，说明模型具有良好的预测能力。相较于全谱建模，采用SiPLS法建立的模型不仅精简，还提高了模型的预测精度。本发明的方法作为一种准确、无损、环保的检测手段，能够用于大米中水分含量的快速测定。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其是一种基于组合区间偏最小二乘法(SiPLS)的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法。

背景技术

大米含水量直接关系到了大米的储藏安全，由于没有外壳的保护，大米在储藏过程中极易在环境中吸水受潮，进而加速米粒的陈化与发霉变质，故在储藏过程中随时保持对大米含水量的监测是十分必要的。

水分含量也是评价大米食味和品质的重要指标，水分含量小的大米蒸煮后会引起表面龟裂，使米饭黏性增加，丧失弹性，进而影响食味品质。故如何使大米含水量在安全储藏和食味品质之间找到一个平衡点至关重要，为此需要建立一种快速、准确检测大米中水分的方法。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供一种基于SiPLS的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法，该方法成本低，检测速度快，且能在不破坏样品的前提下完成检测。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于SiPLS的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法，包括以下步骤：

(1)采用国标GB5009.3-2016干燥法检测大米中水分含量，得到化学值；

(2)利用近红外仪器扫描大米，得到大米的近红外光谱；

(3)对异常光谱进行剔除，然后选出校正集和预测集，优化光谱预处理方法，采用SiPLS法优选特征波长区间；

(4)采用优化后的参数建立近红外模型；

(5)分别采用内部交叉验证法和外部检验法对模型的准确度和可靠性进行验证。

进一步地，包括检测大米中的水分含量，得到化学值；利用近红外仪器扫描大米样品，得到大米样品的近红外光谱；用多种光谱预处理方法筛选处理近红外光谱，采用组合区间偏最小二乘法法优选最佳光谱区间，使用优化后的参数建立近红外模型，验证已建立好的近红外模型，能够随时灵活使用建立的模型对不同大米进行快速检测监督。

进一步地，包括步骤(3)中，对异常光谱进行剔除的方法包括：霍特林T2统计法，X-Y残差分析法和3D视图分析法，对三种方法进行比较，最后选择出最优的一种方法用来剔除光谱。

进一步地，包括步骤(3)中，所述光谱预处理方法包括：平滑、归一化、一阶导数、多元散射校正、标准正态交换、二阶导数中的一种或几种。

进一步地，包括将全光谱分为5到40个区间，建立和比较了2、3、4个子区间组合的最佳PLS模型。

本发明一个较佳实施例中，一种基于SiPLS的近红外光谱法测定大米中水分含量的方法。

本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

(1)本发明的方法中，SiPLS将全光谱划分为不同的区间，通过比较交叉验证均方根误差，优选出最优的特征波长区间，相较于全光谱建立近红外模型，本发明方法剔除了全光谱中包含了大量的无用信息和随机噪声，节省了计算时间，精简了模型，提高了模型的预测精度和预测能力。